美国加州大学圣迭戈分校团队开发出一款新型可穿戴系统，能让用户在跑步、驾驶甚至海浪颠簸等动态环境中，仅凭日常手势即可稳定操控机器人设备。相关成果发表于新一期《自然·传感器》杂志。
该系统外形为一枚柔软贴片，附着于布质臂章之上，集成了运动与肌肉传感器、蓝牙微控制器及可拉伸电池。系统基于包含真实手势与多种运动状态的数据集进行训练，通过定制化深度学习框架，实时捕捉并处理来自手臂的信号，滤除干扰、识别手势，进而向机器人等设备发送控制指令。
团队表示，传统手势传感设备在用户静止时表现良好，但在运动噪声干扰下信号容易失真，限制了实际应用。
新系统成功攻克了这一瓶颈问题。在多种动态环境测试中，受试者即使处于奔跑、高频振动及多重干扰条件下，仍能通过该系统稳定操控机械臂。该系统还在模拟海洋环境中通过验证。所有测试均显示，该系统反应迅速、识别准确。
这是目前首个能在多种运动干扰下稳定运行的可穿戴人机交互系统，具有广泛的应用前景。例如，康复患者或行动不便人士可通过自然手势操控辅助机器人，无需依赖精细动作技能；工业工人和救援人员可在高运动强度或危险环境中控制工具与机器人；潜水员及远程操作员还可在湍流水下指挥机器人作业。此外，该系统也有望提升消费电子设备手势控制的可靠性。
最新突破为下一代可穿戴系统的发展铺平了道路。未来的设备不仅将更轻薄、无线化，还能从复杂环境与用户习惯中持续学习。
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